Alpha de Cronbach (α): qu'est-ce que c'est et comment est-il utilisé en statistique

La psychométrie est la discipline qui est chargée de mesurer et de quantifier les variables psychologiques de la psyché humaine, à travers un ensemble de méthodes, de techniques et de théories. A cette discipline appartient le Alpha de Cronbach (α), un coefficient utilisé pour mesurer la fiabilité d'une échelle de mesure ou d'un test.

La fiabilité est un concept qui a plusieurs définitions, bien qu'il puisse être largement défini comme l'absence d'erreurs de mesure dans un test, ou comme la précision de sa mesure.

Dans cet article, nous allons découvrir les caractéristiques les plus pertinentes de l'Alpha de Cronbach, ainsi que ses utilisations et applications, et comment il est utilisé dans les statistiques.

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Alpha de Cronbach: caractéristiques

Alpha de Cronbach (représenté par α) Il doit son nom à Lee Joseph Cronbach, qui nomma ainsi ce coefficient en 1951.

L.J. Cronbach était un psychologue américain qui s'est fait connaître pour ses travaux en psychométrie. Cependant, les origines de ce coefficient se trouvent dans les travaux de Hoyt et Guttman.

Ce coefficient se compose de la moyenne des corrélations entre les variables qui font partie de l'échelle, et peut être calculé de deux manières: à partir des variances (Alpha de Cronbach) ou à partir des corrélations des items (Alpha de Cronbach standardisé).

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Types de fiabilité

La fiabilité d'un instrument de mesure a plusieurs définitions ou "sous-types", et par extension, il existe également différentes méthodes pour les déterminer. Ces sous-types de fiabilité sont 3, et en résumé, ce sont ses caractéristiques.

1. La cohérence interne

C'est la fiabilité comme cohérence interne. Pour le calculer, on utilise l'alpha de Cronbach, qui représente la cohérence interne du test, c'est-à-dire le degré auquel tous les éléments de test varient les uns avec les autres.

2. Équivalence

Cela implique que deux tests sont équivalents ou « égaux »; Pour calculer ce type de fiabilité, une méthode à deux cartes appelée formes parallèles ou équivalentes est utilisée, où deux tests sont appliqués simultanément. C'est-à-dire le test original (X) et le test spécifiquement conçu comme équivalent (X').

3. Stabilité

La fiabilité peut également être comprise comme la stabilité d'une mesure; pour le calculer, une méthode de deux applications est également utilisée, dans ce cas le test-retest. Elle consiste à appliquer l'épreuve d'origine (X), et après une défaillance de type, la même épreuve (X).

4. Autres

Un autre « sous-type » de fiabilité, qui comprendrait 2 et 3, est celui qui est calculé à partir d'un test-retest avec des formes alternatives; c'est-à-dire que le test (X) serait appliqué, une période de temps s'écoulerait et un test serait à nouveau appliqué (cette fois une forme alternative du test, le X').

Calcul du coefficient de fiabilité

Ainsi, nous avons vu comment la fiabilité d'un instrument de test ou de mesure tente d'établir la précision avec laquelle il effectue ses mesures. Il s'agit de un concept étroitement associé à l'erreur de mesure, puisque plus la fiabilité est grande, moins l'erreur de mesure est importante.

La fiabilité est un sujet constant dans tous les instruments de mesure. Son étude tente d'établir la précision avec laquelle il mesure tout instrument de mesure en général et les tests en particulier. Plus un test est fiable, plus il mesure avec précision et, par conséquent, moins il y a d'erreurs de mesure.

L'alpha de Cronbach est une méthode de calcul du coefficient de fiabilité, qui identifie la fiabilité comme une cohérence interne. Il est ainsi nommé car il analyse dans quelle mesure les mesures partielles obtenues avec les différents items sont « cohérents » les uns avec les autres et donc représentatifs de l'univers possible des éléments qui pourraient mesurer cela construction.

Quand l'utiliser ?

Le coefficient alpha de Cronbach sera utilisé pour calculer la fiabilité, sauf dans les cas où nous avons un intérêt explicite à connaître la cohérence entre deux ou plusieurs parties d'un test (par ex. première moitié et seconde moitié; items pairs et impairs) ou lorsque l'on veut connaître d'autres « sous-types » de fiabilité (par exemple basés sur des méthodes à deux applications comme le test-retest).

D'un autre côté, dans le cas où nous travaillons avec des éléments évalués de manière dichotomique, les formules de Kuder-Richardson (KR –20 et KR -21) seront utilisées. Lorsque les items ont des indices de difficulté différents, la formule KR -20 sera utilisée. Dans le cas où l'indice de difficulté est le même, nous utiliserons KR –21.

Il faut tenir compte du fait que dans les principaux programmes statistiques, il existe déjà des options à appliquer ce test automatiquement, il n'est donc pas nécessaire de connaître les détails mathématiques de son application. Cependant, connaître sa logique est utile pour prendre en compte ses limites lors de l'interprétation des résultats qu'elle fournit.

Interprétation

Le coefficient alpha de Cronbach varie de 0 à 1. Plus il est proche de 1, plus les éléments seront cohérents les uns avec les autres (et vice versa). En revanche, il faut tenir compte du fait que plus le test est long, plus l'alpha (α) est important.

Bien entendu, ce test ne sert pas à lui seul à connaître de manière absolue la qualité de l'analyse statistique réalisée, ni celle des données sur lesquelles elle est travaillée.

Références bibliographiques:

• Barbero, M.I. (2010). Psychométrie (théorie, forme et problèmes résolus). Madrid: Sanz et Torres.
• Martínez, M.A. Hernández, M.J. Hernández, M.V. (2014). Psychométrie. Madrid: Alliance.
• Santisteban, C. (2009). Principes de psychométrie. Madrid: synthèse.